基于BP神经网络的AZ31镁合金力学性能预测研究

利用遗传算法优化的BP神经网络对不同变形工艺参数下获得镁合金试样的抗拉强度、屈服强度和伸长率进行预测。经过仿真结果与试验结果的比对发现,采用遗传算法优化的BP网络在预测精度上有较大的提高,可以很好的对AZ31镁合金的力学性能进行预测。     

AZ31镁合金热变形流动应力的神经网络研究

采用近等温压缩试验获得AZ31镁合金变形温度在550～750K,应变速率为0.01～10 s-1条件下的流动应力.采用BP神经网络原理,建立了ZA31镁合金流动应力与工艺条件的神经网络模型,对在不同变形温度、应变速率和真应力下获得的流动应力实验数据进行训练.结果表明,实验值与预测值的误差很小,误差均在5％以内,为进一步研究AZ31镁合金相关性能与工艺条件的制定提供切实可行方法.     

工艺参数对AZ31镁合金等通道转角挤压过程中挤压力的影响

建立了等通道转角挤压有限元分析模型,对不同模具内角、外角半径以及不同摩擦系数条件下的等通道转角挤压过程进行了模拟,分析了模具内角、外角半径以及不同摩擦系数变化对挤压过程中挤压力变化和各阶段挤压力峰值的影响,并以AZ31镁合金为试验对象进行了挤压试验,获得挤压力变化曲线,对模拟分析结果进行了验证。结果表明:模具内角对挤压力大小有较大影响,各挤压阶段内挤压力峰值随内角增加而显著减小,而模具外角半径增加仅减小TA段内挤压力峰值,对TB和TC挤压力影响较小;摩擦系数对挤压力大小影响明显,随着摩擦系数的增加,挤压力不断增加,TA和TB段内挤压力峰值呈线性增加。     

基于BP神经网络的铸造AZ91镁合金力学性能研究

通过实验方法获得了在不同振动铸造参数下,AZ91镁合金的抗拉强度、断后伸长率和硬度等数值。分别采用这些实验数据作为训练和测试样本来构建BP神经网络,并对AZ91镁合金的力学性能进行预测。预测结果与试验结果的对比表明,所构建的BP神经网络具有较高的预测精度。     

AZ31镁合金保温杯内筒反挤压成形模拟研究

运用DEFORM-3D有限元分析软件模拟了AZ31镁合金保温杯内筒反挤压过程,分析了温度和挤压速度对AZ31镁合金反挤压过程中的等效应力、挤压力的影响。模拟结果表明:凸模圆角处的等效应力值最大;随着温度的升高,所需要的最大挤压力变小;挤压速度越大,最大挤压力越大。     

AZ31镁合金薄板的焊接

ＡＺ31镁合金具有良好的耐蚀性、导热性 ,并且质量轻 ,具有一定的强度 ,在航空、航天、汽车等领域的应用前景较好 ,但目前国内还没有成熟的ＡＺ31镁合金焊接工艺。根据工程要求 ,我们对ＡＺ31型镁合金薄板进行了焊接工艺试验。1　焊接性分析ＡＺ31镁合金化学成分见表 1。其焊接性不良 ,主要表现在 :(1)化学活泼性强 ,焊接时极易产生氧化镁和氮化表 1　ＡＺ3 1镁合金化学成分 (% )材质Ｍｇ ＡｌＭｎＺｎＣａＳｉＣｕＮｉＦｅ杂质总和ＡＺ3 1余量 2 .5～ 3 .5 0 .2～ 1.0 0 .6～ 1.40 .0 40 .10 0 .0 5 0 .0 0 5 0 .0 0 5 0 .3镁造成焊缝夹渣…     

AZ31镁合金挤压模拟与实验研究

采用有限元模拟和实验验证相结合的方法对AZ31镁合金十字型材挤压过程进行研究。研究发现,有限元模拟能够较真实地反映镁合金挤压变形过程中的热力学参数分布和演变情况。同时发现,通过调整挤压速度能使镁合金挤压出口温度维持在较小范围内波动,从而解决镁合金变形温度范围窄的问题,保证制品沿长度方向的组织性能和尺寸精度稳定。     

AZ31镁合金连续挤压过程数值模拟

采用连续挤压方法可以实现AZ31镁合金变形,变形条件是决定AZ31镁合金连续挤压成形的关键因素.利用DEFORM3D软件,模拟AZ31镁合金在250型连续挤压机上生产Φ7mm杆的成形过程,建立AZ31镁合金线连续挤压的刚粘塑性有限元模型,分析了连续挤压成形过程不同阶段的温度,等效应力应变变化.研究表明,变形金属的等效应力最高值出现在压实轮下方;温度最高值出现在型腔内;等效应变最大值出现在模具入口处.模拟结果对生产中制定合适的工艺和工模具的设计起到指导作用.     

离心压力对AZ31镁合金的组织和力学性能的影响

通过XRD、压缩试验等方法研究了不同离心压力对AZ31镁合金组织演变和力学性能的影响。结果表明,随着离心压力的增大,离心铸造AZ31镁合金的晶粒明显细化,平衡凝固的共晶转变被抑制,第二相β-Mg17Al12析出量减少,由粗大的“骨骼”状分布转变成弥散分布在晶界,形成以过饱和初生相ɑ-Mg为主相的凝固组织。XRD分析表明,离心压力的增大引起X射线衍射峰向高角度方向偏移,α-Mg的晶格常数减小。随着离心压力的增大,合金力学性能得到明显改善,抗压强度从199 MPa提高到256 MPa,而伸长率变化不明显。     

基于BP神经网络对AZ91D镁合金力学性能的预测

研究了Ce-La混合稀土对AZ91D镁合金力学性能的影响,并通过遗传算法优化的BP神经网络对其进行了预测。结果表明,不同温度下,随着稀土元素Ce-La的增加,AZ91D镁合金的抗拉强度、屈服强度和伸长率的变化规律各不相同,并且最佳的稀土含量值也不一致。通过与实验值比较,基于遗传算法的BP神经网络具有良好的预测精度、计算稳定,能够较好的预测AZ91D镁合金的力学性能。     

基于伺服压力机的AZ31镁合金反挤压成形

为探讨挤压速度模式对AZ31镁合金杯形件反挤压成形的影响,对伺服压力机反挤压成形进行有限元分析与实验,并与普通曲柄压力机和液压机反挤压成形进行比较。有限元分析结果表明,反挤压终了阶段,伺服挤压和液压挤压最大损伤值分别为3.41和3.30,远低于普通挤压的最大损伤值6.08;挤压过程中杯形件最大温差伺服挤压为45℃,而普通挤压和液压挤压分别为127℃和70℃。实验结果表明,在1100kN伺服压力机上,采用伺服挤压模式,可成功获得壁厚为3mm的AZ31镁合金反挤压杯形件,而采用普通挤压模式,在杯形件边缘则出现破裂。实验与有限元分析结果基本吻合。     

基于人工神经网络的QCr0.5热反挤压力预测模型

以铬青铜热反挤压过程中凸模锥角、断面缩减率以及温度和挤压力的关系为研究对象，在Matlab语言环境下，以高温反挤压试验数据作为训练和预测样本，用2、3节点的双隐层BP型神经网络对钢材单位挤压力进行了预测。结果表明此方法预测铬青铜反挤压力是有效和可行的。     

Die structure optimization of equal channel angular extrusion for AZ31 magnesium alloy based on finite element method

Three-dimensional(3D)geometric models with different corner angles(90°and 120°)and with or without inner round fillets in the bottom die were designed.Some important process parameters were regarded as the calculation conditions used in DEFORMT M-3D software,such as stress—strain data of compression test for AZ31 magnesium,temperatures of die and billet,and friction coefficient.Influence of friction coefficient on deformation process was discussed.The results show that reasonable lubrication condition is im...     

AZ31镁合金的热挤压变形和力学性能分析

为了掌握高精度镁合金管材的生产工艺,通过对铸锭的均匀化处理,借助500 t挤压机、拉伸试验机、金相显微镜和透射电镜(TEM)对AZ31镁合金管材的等温挤压过程进行了研究,试制了AZ31镁合金挤压薄壁管材,获得了尺寸精度高、粗糙度小和壁厚差小的管材;分析了不同挤压条件下的AZ31镁合金管材的尺寸精度、组织、力学性能.研究结果表明:在挤压温度为623士20K挤出管材经523K×3h退火时其性能较好,抗拉强度、屈服强度和延伸率分别为270 MPa,175 MPa和23.1%.     

基于BP神经网络的铝型材挤压模具优化设计

采用三层BP神经网络建立挤压模具的数学模型,利用三维刚塑性有限元模拟获得神经网络的样本信号,对神经网络模型进行训练。利用神经网络函数逼近功能,以U形铝型材在挤压工作带出口处具有最均衡的轴向挤压速度为目标,最终对U形铝型材挤压模具合理模孔位置进行了优化设计,并采用计算机模拟仿真对优化结果进行验证,表明优化结果是有效的。     

挤压比对AZ31镁合金变通道角挤压影响的数值模拟

通过Gleeble-1500D热模拟机获得AZ31镁合金的应力-应变曲线,采用DEFORM-3D软件对其变通道角(CCAE)挤压过程进行了模拟,并分析了不同挤压比对挤压过程的应力和应变影响.结果表明,挤压比越大,所需的挤压力越大,且挤压后期挤压力减少比例越大,材料动态再结晶的程度越高.随着挤压比的增大,表面质量反而逐渐增高,试样平均等效应变成线性增大.     

挤压比对AZ31镁合金组织结构的影响

试验研究了挤压比对AZ31镁合金组织结构的影响.结果表明,258℃挤压变形镁合金在形变初期容易出现孪晶,再结晶晶粒一般出现在晶界和孪晶附近.挤压比小时动态再结晶晶粒平均尺寸为2 μm,动态结晶细化了晶粒.随着挤压比增大,晶粒尺寸减小,组织趋于均匀.挤压比达到16时,动态再结晶基本完成.挤压比为25时,能得到晶粒细小且均匀的组织,平均晶粒尺寸为7.3 μm.     

模具结构对AZ91镁合金挤压成形性能的影响

AZ91镁合金由于强度高、流动性好等特点,通常用作铸造合金。研究该合金合理的挤压温度、挤压速度及模具结构,对提高其塑性成形性能、开发高强度变形镁合金有重要的理论和实际意义。文章通过热模拟试验研究了AZ91镁合金应力应变关系,确定了最佳变形温度。在此基础上,采用三维有限元法模拟分析了不同挤压速度、模具结构对挤压过程温度场、速度场及应力场的影响。结果表明,采用锥模和流线模时,当定径带长度为15mm~20mm时,可在挤压速度达到5mm/s的条件下成形出表面光滑无裂纹的镁合金棒材;而采用平模挤压时,当定径带长度为10mm~20mm时,获得良好表面质量的挤压速度达到2.5mm/s。在650t的卧式挤压机上,进行了该合金的挤压实验,实验结果与模拟结果相吻合。     

AZ31镁合金薄壁管挤压成形过程有限元模拟

采用Gleeble-1500热-力学模拟试验机进行等温压缩实验所得AZ31镁合金应力--应变数据,建立材料变形的数学模型,拟合出材料温成形应力--应变曲线.应用有限元法模拟AZ31镁合金薄壁管的挤压成形,坯料的成形流变性能按其数学模型施加于MSC-Superform的材料库中,其中着重探讨AZ31镁合金挤压成形过程中,温度、速度、润滑以及模具形状等因素对金属流动的影响,为管类零件挤压成形工艺提供科学的依据.     

AZ31B镁合金薄板挤压成形模拟分析

镁合金板材挤压工艺参数较难控制,挤压温度与挤压速度的合理匹配是挤压成功与否的关键.以宽度700 mm、厚度4 mm的AZ31B镁合金薄板为研究对象,基于Forge软件和Normalized Crockroft&Latham断裂准则对其挤压过程进行了模拟.结果表明,挤压初期,铸锭上、下部金属逐渐向心部流动,左、右两侧金属流动与挤压速度保持同向;中、后期,±45.方向金属发生分离,一部分与上、下部金属合流后继续向心部流动,另一部分与左、右侧金属合流后向薄板宽度方向扩展.随挤压行程增加,成形薄板加长,局部高温区域由薄板两侧向中间部分转移;初始挤压温度400℃时,若挤压速度超过1 mm·s-1,薄板局部高温区域温度较高,成形质量和使用性能不易保证.采用380 ～ 400℃的初始挤压温度,大约0.2 mm·s-1的挤压速度,既可以显著降低设备成本,又利于保证薄板使用性能.